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Estatística Aplicada com RStudio
Rating: 5.0 out of 5(1 rating)
23 students

Estatística Aplicada com RStudio

De testes de hipótese até design of experiments (DOE)
Created byLuis Guilherme Foresto
Last updated 7/2024
Portuguese

What you'll learn

  • Aprender quando e como usar testes de hipótese e design of experiments (DOE) com aplicações de banco de dados verídicos de diversas áreas de aplicação
  • Teste de Hipótese: t-student, ANOVA, Pearson e testes não-paramétricos; Qui-quadrado, McNemar, Cochran; Regressão Logística Ordinal e Multinomial
  • DOE: método simplex, Fatorial completo e fracionado, Plackett-Burman, fatorial com ponto central, CCD, BBD e planejamento de misturas
  • Modelagem de modelos matemáticos e métodos de otimização simples e multivariadas, método da desejabilidade

Course content

6 sections • 33 lectures • 13h 9m total length

  • Apresentação do Curso3:58
  • Introdução aos Testes de Hipótese 123:08
  • Introdução aos Testes de Hipótese 225:03
  • Introdução aos Testes de Hipótese 318:17
  • Introdução aos Testes de Hipótese 48:10
  • Introdução ao RStudio27:35

    Para essa aula, já é conveniente que faça o download e a instalação do R e do RStudio como indicado na aula e descrito no arquivo em anexo.

    O arquivo excel (banco de dados) utilizado como exemplo está em anexo, assim como o Script do RStudio.

    Observação: Windows antigos não aceitam as versões atualizadas após de dezembro de 2022 do RStudio e por isso o arquivo do RStudio desta versão encontra-se em anexo.

Requirements

  • Não é necessário ter experiência em estatística, cálculo numérico e programação. Entretanto, um breve conhecimento nestes tópicos deixará o curso mais confortável ao aluno

Description

Neste curso você aprenderá sobre conceitos teóricos dos testes de hipótese e como aplicá-los utilizando do RStudio.

Os testes de hipótese e o design of experiments te permitirá a tomar decisões pautadas em análises estatística dos seus dados o que traz maiores seriedades e resultados lógicos em seus trabalhos.

O curso apresenta inúmeros exemplos de aplicação em diversas áreas de atuação seja biológicas, química, engenharia, vendas, psicologia, medicina e entre outros. Os métodos aqui ensinados podem ser aplicados em diversos problemas encontrados no seu trabalho, no dia-a-dia ou até mesmo para aqueles que desejam seguir a carreira acadêmica.

Você será capaz de efetuar testes com 1 variável, 2 variáveis e multivariáveis sendo eles: t-student, Mann-Whitney, Wilcoxon, ANOVA, Kruskal-Wallis, Friedman, Qui-Quadrado, McNemar, Q de Cochran, Pearson, Spearman, Regressão logística binária e multinomial, regressão logística ordinal, ANOVA de duas vias, ANOVA mista (Split-plot) e Regressão linear.

Você será capaz de desenhar os diversos tipos de planejamento de experimentos, criar modelos matemáticos, analisá-los e efetuar métodos de otimização. Você aprenderá a efetuar os seguintes DOE: Planejamento Fatorial completo (2^k), Planejamento Fatorial Fracionado (2^k-p), Planejamento Plackett-Burman, Planejamento Fatorial com ponto central, Planejamento CCD (Central Composite Design), Planejamento BBD (Box-Behnken Design) e Planejamentos de Misturas.

Além disso aprenderá o método simplex de otimização e o método da desejabilidade para otimizar mais de uma variável resposta ao mesmo tempo.

Who this course is for:

  • Acadêmicos de todas as áreas, desenvolvedores de soluções e novos produtos, engenheiro de processo que aplicam o Lean Six-Sigma e aspirantes à estatística, cálculo numérico e programação em R

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